Data Science e Data Analytics: le principali differenze.
La performance e crescita di un ecommerce è sempre più orientata all'analisi dei dati. Scopriamo un concetto importante.
Data Science e Data Analytics, due discipline legate all'analisi dei dati ma con approcci e obiettivi distinti. La Data Science è un campo multidisciplinare che utilizza tecniche avanzate come statistica, machine learning e analisi predittiva per identificare pattern, prevedere scenari futuri e proporre soluzioni innovative. Si concentra su grandi volumi di dati, spesso non strutturati, e include processi complessi a supporto dell’innovazione.
Il Data Analytics, invece, è una componente più specifica e applicata della scienza dei dati, focalizzata sull'interpretazione di dati già esistenti per rispondere a domande definite. L’obiettivo è fornire insight utilizzabili immediatamente per migliorare decisioni aziendali concrete. È spesso legato a dati strutturati e utilizza strumenti per query e visualizzazioni mirate.
Mentre la Data Science esplora nuove domande e opportunità, il Data Analytics risponde a richieste specifiche con soluzioni pratiche. Tra i metodi analitici principali si distinguono vari approcci come analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva, ognuno con obiettivi e applicazioni differenti.
I Data Scientist combinano competenze statistiche e di programmazione per sviluppare modelli e algoritmi, cruciali in settori come finanza, marketing e produzione. Se le competenze principali includono Python, machine learning e gestione di dati complessi, il loro approccio mira soprattutto a trasformare enormi volumi di informazioni in soluzioni innovative e strategiche.
Parallelamente, i Business Intelligence Analyst e i Data Scientists lavorano spesso in sinergia. La BI si concentra sull'analisi dei dati storici attraverso report descrittivi, mentre la Data Science estende le possibilità di analisi a previsioni future e soluzioni avanzate, supportate da algoritmi predittivi e tecniche di apprendimento automatico. Pur con approcci distinti, le due discipline risultano complementari nei processi decisionali aziendali.
In sintesi, la Data Science amplia le prospettive attraverso questioni non ancora esplorate, mentre il Data Analytics si distingue per la sua immediatezza nel rispondere a bisogni operativi concreti. Entrambe rappresentano strumenti indispensabili per le organizzazioni orientate all'innovazione.
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